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Titulo: Selección
de un algoritmo para la clasificación de Nódulos Pulmonares
Solitarios
Títle: Algorithm selection for classifying
Solitary Pulmonary Nodules
Autores:
MSc. Arelys Rivero Castro,I
Ing. Luis Manuel Cruz Correa,II Ing. Jeffrey Artiles
LezcanoIII
I Universidad de las Ciencias Informáticas.
Carretera a San Antonio de los Baños, km 2 ½, Boyeros,
Ciudad de La Habana, Cuba. E-mail: arcastro@uci.cu
II Universidad de las Ciencias Informáticas. Cuba. E-mail:
lmcorrea@uci.cu
RESUMEN
En los últimos años
la comunidad científica internacional ha dedicado considerables
recursos a la investigación y desarrollo de sistemas de diagnóstico
asistidos por ordenador, utilizados por los médicos en el
proceso de diagnóstico. Se ha prestado especial atención
en algunas áreas médicas, como las especialidades
oncológicas, por los altos índices de mortalidad provocados
por algunas enfermedades como el cáncer de pulmón.
El diagnóstico temprano de este padecimiento puede reducir
en gran medida estos indicadores y mejorar la calidad de vida de
los pacientes. El objetivo que se pretende con el desarrollo de
esta investigación, es la selección adecuada de un
algoritmo de clasificación, para ser utilizado en la fase
que lleva el mismo nombre como parte de un sistema de diagnóstico
asistido por ordenador para la clasificación de nódulos
pulmonares solitarios. Para la selección adecuada del algoritmo
de clasificación, se realiza un experimento utilizando las
herramientas Weka v3.7.10 y Matlab 2013. Para determinar cuál
de las técnicas estudiadas arroja mejores resultados de rendimiento,
se utilizó el mismo conjunto de datos para las fases de entrenamiento,
prueba y validación del clasificador, disponible en la base
de datos internacional The Lung Image Database Consortium Image
Collection.
Palabras Clave: algoritmo
de clasificación, aprendizaje automatizado, nódulos
pulmonares solitarios, precisión.
ABSTRACT
In recent years the international
scientific community has devoted considerable resources to research
and development of systems for computer-aided diagnosis used by
physicians in the diagnostic process. Special attention has been
provided in some medical areas, such as oncology specialties, by
high mortality rates caused by some diseases like lung cancer. Early
diagnosis of this condition can greatly reduce these indicators
and improve quality of life of patients.The objective pursued with
the development of this research is the proper selection of a classification
algorithm, to be used in the phase that has the same name, as part
of a system of computer-aided diagnosis for classification of solitary
pulmonary nodules. For the selection of the appropriate classification
algorithm, an experiment was performed using the tools Weka v3.7.10
and Matlab 2013. To determine which of the techniques studied produces
better performance results, the same data set was used for the phases
of training, testing and validation of the classifier, available
in the international database The Lung Image Database Consortium
Image Collection.
Key Words: classification
algorithm, machine learning, solitary pulmonary nodules, accuracy.
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